Startup de blockchain apoiada pela Porsche, arrecadou R$ 31 milhões em novos financiamentos

Startup de blockchain apoiada pela Porsche, arrecadou R$ 31 milhões em novos financiamentos

A Gaplesss, startup que oferece soluções em blockchain apoiada pela Porsche, levantou R$ 31 milhões em uma nova rodada de financiamento. A ação foi liderada pela FinLab EOS VC Fund, uma joint venture entre a FinLab AG e a desenvolvedora de blockchain EOSIO Block.one. A rodada ainda contou com a participação de investidores da Porsche e o empresário de seguros alemão Kersten Jodexnis, através do seu escritório familiar LA ROCA Capital.

Fundada em 2018, a Gapless fornece um aplicativo baseado em blockchain que permite que os proprietários de veículos digitalizem documentos, fotos e outras informações. A startup afirma que, atualmente, administra mais de 50.000 veículos em sua plataforma e pretende dobrar o número para 100.000 no futuro. A Gapless emprega 20 pessoas e planeja utilizar o novo capital para aumentar ainda mais sua plataforma usando a blockchain EOSIO. Ainda não está claro quanto, no total, a Gapless levantou em financiamento até o momento.

Desde 2017, a Porsche vem estudando o uso de blockchain e, em 2018, anunciou sua primeira parceria no uso da tecnologia junto à startup XAIN, vencedora do primeiro “Porsche Innovation Contest”. A startup desenvolveu um sistema de coleta de dados, aplicando DLT (tecnologia de contabilidade distribuída) nos modelos Panamera, da empresa de automóveis. A Porsche também está trabalhando em novos modelos de negócios baseados em blockchain: através do registro de dados auditável, os dados a serem processados ​​são criptografados localmente em uma blockchain distribuída.

Segundo a empresa, com este modelo, o usuário estará no controle dos dados, decidindo como usá-los, dependendo da situação. Todas as atividades são documentadas na blockchain, tornando as exclusões transparentes. Com essa base, o futuro da direção autônoma terá funções aprimoradas: os dados locais podem ser usados ​​para obter efeitos regionais de aprendizado, que podem ser compartilhados com outros veículos. O cliente pode fazer uso de dados de enxame, que são protegidos ao mesmo tempo.

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